1. 探索性数据分析

数据的筛选、重组、结构化、预处理等都属于探索性数据分析的范畴，探索性数据分析是帮助数据分析师掌握数据结构的重要工具，也是奠定后续工作的成功基石。

在数据的分析项目中，数据的收集和预处理往往占据整个项目工作量的十之八九，正式这些简单的工作决定了整个项目的成败。

Generates profile reports from a pandas DataFrame. The pandas df.describe() function is great but a little basic for serious exploratory data analysis. pandas_profiling extends the pandas DataFrame with df.profile_report() for quick data analysis.

For each column the following statistics - if relevant for the column type - are presented in an interactive HTML report:

Essentials: type, unique values, missing values
Quantile statistics like minimum value, Q1, median, Q3, maximum, range, interquartile range
Descriptive statistics like mean, mode, standard deviation, sum, median absolute deviation, coefficient of variation, kurtosis, skewness
Most frequent values
Histogram
Correlations highlighting of highly correlated variables, Spearman, Pearson and Kendall matrices
Missing values matrix, count, heatmap and dendrogram of missing values

官网： https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling

2.代码样例

一个完整的样例：
https://nbviewer.jupyter.org/github/lksfr/TowardsDataScience/blob/master/pandas-profiling.ipynb

# importing required packages
import pandas as pd
import pandas_profiling
import numpy as np
# importing the data
df = pd.read_csv('/Users/lukas/Downloads/titanic/train.csv')
profile = pandas_profiling.ProfileReport(tijian_pdf)
profile.to_file("output_tijian_chinese.html")
样例链接：https://pandas-profiling.github.io/pandas-profiling/examples/meteorites/meteorites_report.html
 
 在使用过程中发现，中文显示有问题，下面这块应该是调用seaborn 完成的。我们从源码配置文件可以看到
  
4.解决pandas profile 中文显示的问题
 
我们找到 pandas porfile 的配置文件，在conda 的环境中： 
D:\ProgramData\Anaconda3\envs\DATABASE\Lib\site-packages\pandas_profiling\view
打开文件看到： 
## Credits for this style go to the ggplot and seaborn packages.
##   I copied the style file to remove dependencies on the Seaborn package.
##   Check it out, it's an awesome library for plotting!
其实设置是参照seaborn ，但是pandas profile 的绘图设置是独立于seaborn 的。
 所以在字体设置（篮筐处），加上一个汉语字体，其他的字体干掉，注意前后空格，ok。 
以防万一，把字体文件在这个目录再放一份
 
 打完收工！ 
思路参考： 
以 matplotlib 为基础的库的可视化库的中文显示问题，都可以这么设置 
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